Subsidies and allocation: A legacy of distortion and intergenerational loss
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest threats to the conservation of transboundary stocks is the failure of Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs) to equitably allocate future fishing opportunities. Across RFMOs, catch history remains the principal criterion for catch allocations, despite being recognized as a critical barrier to governance stability. This paper examines if and how subsidies have driven catch histories, thereby perpetuating the legacy of unfair resource competition between distant water fishing nations (DWFNs) and coastal States, and how this affects ongoing allocation negotiations in the Indian Ocean Tuna Commission (IOTC). Using limited publicly available data on subsidies to Indian Ocean tuna fleets, we show that subsidies have inflated catch histories of many DWFN's. As long as historical catch remains the key allocation criterion, future fishing opportunities will continue to be skewed in favor of DWFNs, in turn marginalizing half of the IOTC member States, which collectively account for a paltry 4% of the current catch. Without better transparency in past subsidies data, accounting for this distortion will be difficult. We provide alternative allocation options for consideration, with our analysis showing that re-attributing DWFN catch to the coastal State in whose waters it was caught may begin to alleviate this historical injustice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».